[TOC] ## 線程理論知識 ### 什么是線程和多線程 * **線程:** 顧名思義，就是一條流水線工作的過程，而一條流水線必須屬于一個車間，一個車間的工作過程是一個進程，車間負責把資源整合到一起，是一個資源單位，而一個車間內至少有一條流水線。 進程只是用來把資源集中到一起，而線程才是cpu上的執行單位。 * **多線程:** 在一個進程中存在多個線程，多個線程共享該進程的地址空間，相當于一個車間內有多條流水線，都共用一個車間的資源。 ### 線程與進程的區別 1. 同一個進程內的多個線程共享該進程內的地址資源 2. 創建線程的開銷要遠小于創建進程的開銷 創建一個進程，就是創建一個車間，涉及到申請空間，而且在該空間內建至少一條流水線 但創建線程，就只是在一個車間內造一條流水線，無需申請空間，所以創建開銷小 ### 線程與進程總結 1. **線程是計算機中能被CPU調度的最小單位** 2. **進程是計算機中資源分派的最小單位** 3. **每一個進程中至少有一個線程** * 多線程的特點 并發的、輕量級、數據不隔離 * 多進程的特點 并發的、操作比較笨重、數據完全隔離 ## 全局解釋器鎖GIL 在Cpython解釋器中，同一個進程下開啟的多線程，同一時刻只能有一個線程執行，無法利用多核優勢 GIL本質就是一把互斥鎖，既然是互斥鎖，所有互斥鎖的本質都一樣，都是將并發運行變成串行，以此來控制同一時間內共享數據只能被一個任務所修改，進而保證數據安全。 ### GIL與Lock 鎖的目的是為了保護共享的數據，同一時間只能有一個線程來修改共享的數據,保護不同的數據就應該加不同的鎖。 GIL 與Lock是兩把鎖，保護的數據不一樣，前者是解釋器級別的（當然保護的就是解釋器級別的數據，比如垃圾回收的數據），后者是保護用戶自己開發的應用程序的數據，很明顯GIL不負責這件事，只能用戶自定義加鎖處理，即Lock，如下圖  分析： ~~~ 1、100個線程去搶GIL鎖，即搶執行權限 2、肯定有一個線程先搶到GIL(如線程1)，然后開始執行，一旦執行就會拿到lock.acquire() 3、極有可能線程1還未運行完畢，就有另外一個線程2搶到GIL并開始運行 但線程2發現互斥鎖lock還未被線程1釋放，于是阻塞，被迫交出執行權限，即釋放GIL 4、直到線程1重新搶到GIL，開始從上次暫停的位置繼續執行，直到正常釋放互斥鎖lock 然后其他的線程再重復2 3 4的過程 ~~~ ### GIL與多線程 有了GIL的存在，同一時刻同一進程中只有一個線程被執行; 對計算來說，cpu越多越好，但是對于I/O來說，再多的cpu也沒用 所以我們只能相對的去看一個程序到底是計算密集型還是I/O密集型，然后在確定使用多線程還是多進程 * **多進程與多線程分析** 假設我們有四個任務需要處理，處理方式肯定是要玩出并發的效果，解決方案可以是： 方案一：多進程方案:開啟四個進程 方案二：多線程方案:開啟四個線程 * **單核情況下，分析結果:** 如果四個任務是計算密集型，沒有多核來并行計算，方案一徒增了創建進程的開銷，方案二勝 如果四個任務是I/O密集型，方案一創建進程的開銷大，且進程的切換速度遠不如線程，方案二勝 * **多核情況下，分析結果：** 如果四個任務是計算密集型，多核意味著并行計算，在python中一個進程中同一時刻只有一個線程執行用不上多核，方案一勝 如果四個任務是I/O密集型，再多的核也解決不了I/O問題，方案二勝 * **結論：** 多線程用于IO密集型，如socket，爬蟲，web 多進程用于計算密集型，如金融分析